伴随第四次工业革命和人工智能发展而来的技术革新,促使图片、视频、语音、文本等信息的识别分析速度与精度大大提升。与此同时,制造业的快速发展带动民用无人机市场的快速扩张,使用消费级无人机航拍的用户逐渐增多,越来越多的城市意象照片由无人机在城市中采用“上帝视角”拍摄,这种全新的视角改变了以往依靠相机或手机拍摄城市的地面视角。在此背景下,本文基于社交平台“天空之城”获取的西安市无人机照片及相关数据资料,通过计算机视觉图片分析、计算机文本情感分析、社会网络分析和GIS空间分析等方法,探讨西安市无人机拍摄意象图片的时空分布特征,城市意象视觉特征,城市意象要素聚类和城市意象评价特征,对“上帝视角”下的西安城市意象进行解析。最后探索了无人机视角下的城市意象综合形成机制,提出了西安城市意象建设和无人机管理的建议。以期为加强城市设计的同时提升城市空间品质提供参考和支持。主要结论如下:(1)无人机航拍意象照片数量在年变化上呈现单峰特征,2016年为峰值年份。在月变化上,冬季照片远大于春、夏、秋三季。在空间分布上,航拍意象分布呈现集聚分布于雁塔区、碑林区、未央区、莲湖区、灞桥区和新城区等主城区,照片数量占总体的88.76%。(2)计算机视觉分析结果表明,照片内容主要为都市风光、交通设施和城市公园绿地等。社会网络特征图呈现出内核密集、外围稀疏的发散形态。对意象照片的色彩分析显示,共有12种不同的前景色和背景色,其中黑色和灰色在视觉配色中占有较大的比重。(3)城市意象内容属性判别表明,古城特色类的照片数量最多,占比过半。现代都市类的照片数量次之,占比约三成。单体古建筑、古建筑群、仿古建筑、交通设施类照片数量夜景多于白天照片。在所有意象照片中,超过90%的照片中不包含人,超过84%的意象照片是无人机斜俯拍视角拍摄的。(4)通过城市意象要素聚类,发现无人机视角下的西安城市意象包括:道路9条,边界3个,节点16个,区域5个和标志物14个。(5)从城市意象认知评价分析结果表明,评分数值大于0.50的积极评价数量占比58.52%,大于消极评价和中性评价之和。评价分布呈现单峰正态分布特征,在0.51-0.59分组达到了顶峰。城市意象呈现出整体积极正面评价,部分中性评价和少部分消极评价的状况。(6)探索构建了无人机视角下西安城市意象综合形成机制。对西安城市意象建设情况进行分析,针对城市意象建设和无人机使用政策提出建议。